当“AI 律师”信誓旦旦地在法庭上引经据典，结果却发现那些案例根本不存在当AI新闻助手，推送着并不存在的“最新消息当AI一本正经的给你讲一个错误的理论知识当 AI 开始“说谎”，AI还可信吗?
人工智能（AI）技术的迅猛发展正深刻改变着各行业的运作模式。随着DeepSeek、ChatGPT等大规模语言模型（LLM）的兴起，AI在提升效率、辅助决策、优化流程等方面展现出显著优势。它不仅能通过自然语言处理和机器学习实现业务流程自动化，还能从海量数据中挖掘有价值的信息，助力企业精准决策。
然而，在享受AI带来的便捷与高效的同时，我们也不得不面对一个问题——AI幻觉。
什么是AI幻觉？
AI幻觉是指AI系统在处理信息时，由于数据偏差、模型复杂度过高等原因，产生错误或误导性的输出。这些输出可能看起来合理甚至令人信服，但实际上与事实不符或存在逻辑错误。AI幻觉主要表现为两种类型：
事实性幻觉：生成的内容与可验证的现实世界事实不一致。例如，模型可能会错误地回答“第一个在月球上行走的人是Charles Lindbergh”，而实际上应该是Neil Armstrong。
忠实性幻觉：生成的内容与用户的指令或上下文不一致。例如，模型可能会在总结2023年10月的新闻时提到2006年10月的内容。
为什么AI会有幻觉呢？
AI幻觉是指AI系统在处理信息时，由于数据偏差、模型复杂度过高等原因，产生错误或误导性的输出。这些输出可能看起来合理甚至令人信服，但实际上与事实不符或存在逻辑错误。AI幻觉主要表现为两种类型：
成因主要包括：
01
数据偏差：训练数据存在错误或片面性，导致模型生成错误内容。
02
泛化困境：模型在面对训练集外的复杂场景时难以应对。
03
知识固化：模型过度依赖参数化记忆，缺乏动态更新能力。
04
意图误解：用户提问模糊时，模型容易“自由发挥”。
当AI 新闻助手一本正经地推送着所谓的“最新消息”，却错漏百出；当刷到过AI生成的真假难分的图片，或许你也曾被AI助手的“专业建议”带入歧途。
AI幻觉成为困扰企业应用AI的关键难题。当AI开始“编造事实”，我们该如何降低AI幻觉？
企业如何规避AI幻觉问题？
为了降低AI幻觉对企业的影响，企业可以采取一下措施：
01
数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性，避免因数据问题导致AI模型产生幻觉。
02
针对特定任务对模型进行微调和优化：选择适合企业业务场景的AI模型，并进行针对性的优化和微调。
03
多模态协同：结合文本、图像、语音等多种数据类型，增强AI系统的决策依据；通过验证模型检测和仲裁模型介入，输出带风险提示的修正答案。
04
加强知识库建设：企业要加强知识库建设，并充分运用检索增强生成（RAG）技术。RAG相当于为大模型配备了一个超级外挂，用户可以随时从可靠资料中获取可靠信息，从而获得更加靠谱的答案。
05
引入人工审核和持续监控反馈：建立AI系统的实时监控机制，通过机器审核、专家审核和业务审核的三阶过滤，及时发现并纠正幻觉现象。
YonSuite，让企业AI触手可及
在众多企业AI解决方案中，用友YonSuite凭借其独特的“流程+数据+AI”，成为企业数智化转型的领航者。
YonSuite为成长型企业提供了AI时代的商业创新平台，提供企业级AI服务，其核心优势在于基于统一的数智底座，覆盖了财务、人力、供应链、营销、采购、制造、项目管理等核心业务领域，实现了业务流程的一体化管理，确保了数据的高质量与一致性，彻底解决了数据孤岛问题。
01
流程
YonSuite通过业务流程的统一管理，明确了企业各项业务的执行步骤和操作规范。这提高了业务的标准化程度，统一的业务流程一体化打破了数据孤岛，为AI的决策提供了可靠的数据基础，为AI的应用提供了清晰的场景和边界。
02
数据
数据是AI运行的“燃料”，贯穿从模型训练到实际应用的全生命周期。YonSuite一体化的平台底座，使得企业业务流程中沉淀了大量的高质量数据，确保了数据的准确性、完整性和时效性，降低了因数据问题导致的AI幻觉风险。
03
AI
在业务流程和数据的基础上，YonSuite引入了先进的AI技术，如自然语言处理、机器学习等，实现了业务的智能化和自动化。这提高了业务处理效率，降低了人力成本，为企业创造了新价值。
围绕业务价值目标，YonSuite以业务流程为场景、以高质量数据为燃料、以AI为驱动工具，形成了一个闭环的智能化生态系统。在这个系统中，流程定义了“做什么”，数据解决了“凭什么做”，而AI则实现了“如何高效做”， 让企业“降本、提效、创新”更加具象化。
AI+全场景，成就数智企业
依托这一高质量的数智平台和多个主流大模型，YonSuite还支持零代码/低代码开发，使企业能够快速构建和编排个性化智能体，满足多样化业务需求。
具体而言，YonSuite在财务、人力、营销、采购等多个核心业务领域都展现出了卓越效能，通过已有的1000多个智能体，构建了100多个AI应用场景，并生成数百个数智员工，让企业实现7x24小时不间断的实时智能运营。
举个例子，让我们看一下智能分析助理，如何帮助总经理快速分析洞察。
对话式生成图表：通过语音或文字输入分析需求，智能分析助理能调用DeepSeek、YonGPT等大模型，自动解析指令，即时响应需求，并智能生成表格、柱状图等可视化图表。
经营洞察分析：智能分析助理还能针对图表进行相关性及预测性等分析，实现“问答即洞察”的分析体验，同时，他还能基于时间、供应商等维度持续推理，获取更多可分析的指标与洞察。
智能分析助理是如何降低AI幻觉的呢？
数据是AI的基础，智能分析助理所使用的数据均来源于沉淀在YonSuite的企业真实业务场景，而且数据涵盖了企业运营的方方面面，如销售数据、生产数据、库存数据、财务数据等。由于这些数据是企业实际业务活动的直接记录，且在统一的数智底座下，具有高度的准确性和相关性，这就为后续的分析提供了可靠的数据基础，从源头上减少了因数据质量不佳而导致AI幻觉的可能性。
将YonSuite中的数据输入给大模型之前，智能分析助理会进行变量设置，参数设置，根据业务经验确定这些参数的权重和范围，确保输入到大模型中的参数是准确、合理的，从而引导模型朝着正确的方向进行推理。
在大模型进行推理和输出结果的过程中，智能分析助理借助DeepSeek等深度推理模型，持续对结果进行修正和优化，让推理和输出结果逐渐更符合企业管理场景的要求，减少因模型自身的局限性或错误假设而导致的AI幻觉。
小结
在AI大模型时代，企业既要充分利用AI技术带来的便利和优势，也要正视AI幻觉等潜在风险。通过选择像YonSuite这样的优秀企业AI平台，并采取相应的策略降低AI幻觉的风险，企业将能够更好地驾驭AI的力量，实现数智化转型的跨越式发展。
